Cada vez que pisamos un aula, secundaria o universitaria, nos encontramos con la misma escena: estudiantes que ya usan inteligencia artificial para resolver una consulta, redactar un párrafo o resumir un texto, mientras buena parte de los docentes todavía no sabe bien qué hacer con eso. Como parte de un proyecto de investigación que desde 2024 releva el uso de tecnologías digitales en la enseñanza, esa escena se repite en las encuestas, en las entrevistas y en las charlas de pasillo: la IA ya está en el aula. La pregunta que nos convoca no es si va a quedarse, sino qué hacemos nosotros, los que enseñamos, con lo que ella nos interpela.
Esta nota abre una serie de interrogantes. En esta primera entrega, la mirada está puesta en los propios docentes: en lo que la IA les habilita, en lo que les preocupa y en las preguntas que, como investigadores y como colegas, consideramos que todavía no tienen una respuesta cerrada.
Lo que la IA parece habilitar
En la encuesta que se realizó desde el proyecto de investigación en 2025 a 55 docentes de distintas universidades, aparece un reconocimiento claro de lo que la IA les aporta en su tarea cotidiana: mejora la calidad de los materiales que producen, agiliza la corrección y la devolución de trabajos, ayuda a diversificar las propuestas didácticas según las necesidades de cada grupo y libera tiempo antes destinado a tareas rutinarias, búsqueda de recursos, organización de contenidos, redacción de consignas, tiempo que puede reinvertirse en lo que ninguna máquina reemplaza todavía: la escucha, el vínculo, la lectura de lo que a cada estudiante le pasa.
Lo que la IA hace tambalear
El reconocimiento convive con inquietudes muy concretas, y no menores. La más mencionada por los docentes encuestados es la dependencia tecnológica (77,6%). Le siguen la falta de formación específica para integrar estas herramientas con criterio (63,8%), la dificultad para garantizar evaluaciones auténticas (¿cómo saber qué aprendió realmente un estudiante cuando la IA puede escribir por él?) (58,6%) y la brecha de acceso entre quienes cuentan con buena conectividad y dispositivos y quienes no (53,4%). A esto se suman preocupaciones sobre ética, protección de datos y una eventual pérdida de interacción humana en el vínculo pedagógico.
Ecos de otras voces
Estas tensiones no son nuevas ni exclusivas de nuestro contexto. Neil Selwyn (2019), de la Universidad de Monash, dedicó un libro entero a preguntarse si los robots deberían reemplazar a los docentes; su respuesta, lejos de ser un no rotundo, es una invitación a discutir con matices qué cualidades sociales, emocionales y cognitivas de la enseñanza humana una máquina puede replicar y cuáles no. En sus palabras, integrar cualquier tecnología a la educación debería presentarse siempre como una elección política, no como un destino inevitable.
En la misma línea, Miao et al. (2021) advierten que los sistemas educativos necesitan políticas explícitas para que la IA reduzca, y no profundice, las brechas de aprendizaje, y pone el acento en la formación docente como condición para un uso responsable. Morduchowicz (2023) aporta una distinción que nos resulta especialmente productiva: la brecha digital actual ya no es solo de acceso a dispositivos, sino reflexiva y creativa, es decir, la capacidad de comprender y usar críticamente estos entornos. Maggio (2012), desde la idea de “enseñanza poderosa”, sostiene que la tecnología sólo tiene sentido pedagógico cuando genera experiencias de aprendizaje significativas, no cuando se incorpora por moda o por presión externa.
Las preguntas que no podemos esquivar
- Si la IA puede generar materiales y corregir tareas, ¿qué parte de nuestro trabajo docente se vuelve más importante, y no menos?
- ¿Cómo evaluamos aprendizajes genuinos en un mundo donde escribir un texto ya no prueba por sí solo que alguien pensó?
- ¿Qué formación necesitamos para usar estas herramientas con criterio pedagógico, y no solo con destreza técnica?
- ¿Cómo evitamos que la brecha de acceso a la IA se sume a las brechas que ya existían?
No tenemos, todavía, respuestas cerradas para estas preguntas. Y quizás esa sea justamente la tarea que nos toca como investigadores: no llegar con certezas prefabricadas, sino construir, junto a los propios docentes, criterios situados para decidir cuándo la IA suma y cuándo resta a la hora de enseñar.